Diplomado en Transformación digital y ciencia de datos + certificación internacional

Dar la introducción a la Transformación Digital y proporcionar una cobertura detallada de las prácticas, modelos y tecnologías relacionadas con ella, junto con una cobertura de los beneficios, retos y factores tecnológicos y de negocio de la Transformación Digital.

Explicar los dominios, capacidades digitales y consideraciones de la adopción de la Transformación Digital

Profundizar en la aplicación de la Transformación Digital mediante la exploración de una serie de tecnologías contemporáneas asociadas con la realización de proyectos de Transformación Digital y la demostración de cómo la adopción de las prácticas y tecnologías de Transformación Digital pueden llevar a la mejora y optimización de los procesos de negocio. Se abordan modelos probados de liderazgo y ejecución, junto con una descripción general de los fundamentos de la confianza digital y las identidades digitales.

Proporcionar una cobertura de extremo a extremo de los temas fundamentales de la computación en la nube en lo que respecta tanto a la tecnología como a las consideraciones de negocio. El contenido del curso se divide en una serie de secciones modulares, cada una de las cuales va acompañada de uno o más ejercicios prácticos.

Entender cómo funciona blockchain. Desglosando la tecnología y la arquitectura de blockchain en conceptos, términos y bloques de construcción fáciles de entender. Explicar los factores de la industria y los impactos de blockchain, seguido por descripciones en español sencillo de cada una de las partes principales del sistema de blockchain y descripciones paso a paso sobre cómo estas partes trabajan en conjunto.

Cubrir los campos esenciales del Internet de las Cosas (IoT) desde los aspectos técnicos y de negocio. Abarcar  los casos de uso, conceptos, modelos y tecnologías fundamentales de IoT, junto con una cobertura introductoria a la arquitectura de IoT y a la mensajería en IoT con REST, HTTP y CoAp.

Brindar un desglose técnico del funcionamiento interno y la mecánica de las plataformas fundamentales de la computación en la nube. Los entornos de nube pública y privada se diseccionan en bloques de construcción de componentes concretos (denominados “patrones”) que representan individualmente conjuntos de características, funciones y/o artefactos de las plataformas, y se aplican colectivamente para establecer distintas capas de arquitectura tecnológica. Sobre la base de estos fundamentos, los entornos de Software como servicio (SaaS), Plataforma como servicio (PaaS) e Infraestructura como servicio (IaaS) se exploran más a fondo como patrones compuestos, formados por bloques de construcción únicos y compartidos.

Profundizar en la arquitectura de la tecnología de blockchain y en el funcionamiento interno de las cadenas de bloques, al explorar una serie de patrones de diseño, técnicas y modelos de arquitectura clave relacionados, junto con mecanismos de tecnología comunes usados para personalizar y optimizar diseños de aplicaciones de blockchain, en soporte al cumplimiento total de los requerimientos de negocio.

Profundizar en las áreas clave de la arquitectura y las tecnologías que habilitan al IoT, desglosando los ambientes de IoT en bloques de construcción individuales a través de patrones de diseño y sus mecanismos de implementación asociados. Cubrir modelos de arquitectura por capas, junto con técnicas de diseño y conjuntos de características que abarcan el procesamiento de datos de telemetría, posicionamiento de la lógica de control, optimización del desempeño, así como asuntos de escalabilidad y confiabilidad

Ofrecer una vista general de alto nivel de las áreas temáticas esenciales de Big Data.Comprensión básica de Big Data desde la perspectiva de los negocios y la tecnología, junto con una vista general de los beneficios, retos y asuntos comunes relacionados con su adopción

Proporcionar una vista general fácil de entender sobre el Machine Learning para cualquier interesado en cómo funciona, qué puede y qué no puede hacer, y cómo se utiliza comúnmente en soporte a las metas del negocio.

Cubrir los tipos de algoritmos comunes y además explica cómo trabajan los sistemas de Machine Learning tras bambalinas